Analysis of patient satisfaction in Dutch and Spanish online reviews

• Autores: Isa Maks, Rubén Izquierdo, Salud M. Jiménez Zafra, María Teresa Martín Valdivia
• Localización: Procesamiento del lenguaje natural, ISSN 1135-5948, Nº. 58, 2017, págs. 101-108
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Análisis de la satisfacción del paciente a partir de comentarios online escritos en holandés y en español
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    El Análisis de Sentimientos es una tarea del Procesamiento del Lenguaje Natural que ha sido estudiada en diferentes dominios como el de películas, teléfonos móviles u hoteles. Sin embargo, otras áreas como el dominio médico no han sido exploradas todavía. En este trabajo presentamos un corpus de opiniones de pacientes formado por una parte en holandés (COPOD: Corpus of Patient Opinions in Dutch) y por otra parte en español (COPOS: Corpus of Patient Opinions in Spanish). Además, se han realizado diferentes experimentos en ambas lenguas utilizando un método supervisado (SVM), una aproximación basada en cross-domain y un método basado en diccionario. Los resultados obtenidos superan el método base en casi todos los casos e incluso los resultados de otros clasificadores de polaridad en el dominio del paciente. Con respecto al bilingüismo, los sistemas desarrollados para holandés y español proporcionan resultados similares para las medidas F1 y Accuracy.

  • English

    Sentiment Analysis is a well-known task of Natural Language Processing that has been studied in different domains such as movies, phones or hotels. However, other areas like medical domain remain yet unexplored. In this paper we study different polarity classification techniques applied on health domain. We present a corpus of patient reviews composed by a Dutch part (COPOD: Corpus of Patient Opinions in Dutch) and a Spanish part (COPOS: Corpus of Patient Opinions in Spanish). Experiments have been carried out using a supervised method (SVM), a cross-domain method (OpeNER) and a dictionary lookup method for both languages. Obtained results overcome the baseline in almost all the cases and are higher than other polarity classifiers in patient domain. Regarding the bilingualism, the developed systems for Dutch and Spanish have a similar performance for F1-measure and Accuracy.